이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
데이터 분석 수업에서 웹과 앱 두 채널에서 같은 사용자의 행동을 연결하지 못해서 분석이 불가능했던 케이스를 분석했습니다. 플랫폼마다 사용자 식별자가 달라서 동일 사용자가 다른 사람으로 집계됐다는 내용이었습니다. 해결은 로그인 이후에는 내부 유저 ID로 통일하고, 비로그인 상태에서는 디바이스 식별자와 세션 ID를 조합해서 연결했다는 방식이었습니다.
플랫폼마다 기본 식별자가 다르다는 게 처음에는 당연한 것처럼 보였는데, 통합 분석에서는 이게 가장 큰 장벽이 된다는 걸 이해하게 됐습니다. 로그 통합의 첫 번째 조건이 식별자 통일이라는 인식이 생겼습니다. 플랫폼마다 기본 식별자가 다르다는 게 처음에는 당연한 것처럼 보였는데, 통합 분석에서는 이게 가장 큰 장벽이 된다는 걸 이해하게 됐습니다. 로그 통합의 첫 번째 조건이 식별자 통일이라는 인식이 생겼습니다.
개인 프로젝트에서 웹 버전과 모바일 웹 버전 두 곳의 클릭 로그를 하나로 합쳐서 분석하려 했습니다. 처음에는 그냥 합치면 된다고 생각했는데, 이벤트 이름이 두 버전에서 다르게 붙어 있어서 같은 행동이 다른 이름으로 집계됐습니다. 로그 이름을 제가 직접 지었는데도 이런 불일치가 생겼습니다. 이후에는 이벤트 이름 규칙을 먼저 문서로 만들고 양쪽에 동일하게 적용했습니다.
로그 통합 전에 이벤트 명명 규칙부터 통일해야 한다는 걸 그 경험으로 배웠습니다. 여러 플랫폼을 함께 다루는 현업에서 이 원칙을 어떻게 실제로 운용하는지 배우고 싶습니다. 로그 이름을 제가 직접 지었는데도 이런 불일치가 생겼습니다. 로그 통합 전에 이벤트 명명 규칙부터 통일해야 한다는 걸 그 경험으로 배웠습니다. 현업에서 실제 운용 방식을 배우겠습니다.
졸업 논문 조사 중 여러 플랫폼 로그를 중앙 수집 서버로 통합하는 아키텍처 사례를 읽었습니다. 각 플랫폼에서 로그를 표준 스키마로 변환한 후 중앙 서버에 보내는 구조였는데, 변환 과정에서 누락이 생기지 않도록 검증 로직을 각 플랫폼 단에 넣는 게 핵심이었습니다.
중앙에서 수집만 하면 된다고 생각했는데, 보내는 쪽에서 스키마를 지키지 않으면 수집된 데이터가 쓸모없어진다는 게 인상 깊었습니다. 로그 통합에서 품질은 수집 전에 보내는 쪽에서 보장해야 한다는 시각이 생겼습니다. 현업에서 실제 구조가 어떻게 운영되는지 배우고 싶습니다.
중앙에서 수집만 하면 된다고 생각했는데, 보내는 쪽에서 스키마를 지키지 않으면 수집된 데이터가 쓸모없어진다는 게 인상 깊었습니다. 품질은 수집 전에 보내는 쪽에서 보장해야 한다는 시각이 생겼습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 토스 데이터 엔지니어 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
이 페이지의 질문·답변·꼬리질문은 유사 직군 채용 시장의 공개된 면접 후기·커뮤니티 게시물을 분석해 구성한 학습 자료입니다. 특정 회사가 실제로 이 질문을 출제했다는 것을 보장하지 않으며, 모든 예시는 우문현답이 직접 작성한 창작물입니다. 해당 회사의 공식 입장과는 무관합니다. 회사 측의 정정 요청이 있을 경우 24시간 이내에 응답·수정합니다.